خلاصه‌سازی هوشمند: از محتوای طولانی به اینفوگرافیک‌های جذاب و پست‌های شبکه‌های اجتماعی

خلاصه‌سازی هوشمند: از محتوای طولانی به اینفوگرافیک‌های جذاب و پست‌های شبکه‌های اجتماعی

مقدمه

در عصر اطلاعات، میزان محتوا به شکل فزاینده‌ای افزایش یافته است. مقاله‌ها، گزارش‌ها، کتاب‌ها، پژوهش‌های علمی و حتی گفت‌وگوهای طولانی در قالب ویدئو یا متن وجود دارند که برای مخاطبان امروزی ممکن است ارائه و هضمشان دشوار باشد. در چنین فضایی، «خلاصه‌سازی هوشمند» به عنوان پلی میان محتواهای طولانی و درک سریع و مؤثر آن‌ها ظهور کرده است. این فناوری تنها به جمع‌آوری جملات مهم نمی‌پردازد، بلکه با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری عمیق و فناوری‌های پردازش زبان طبیعی، محتوا را به قالب‌هایی تبدیل می‌کند که برای انسان‌ها جذاب‌تر، قابل ترجمه به قالب‌های بصری، و مناسب برای پلتفرم‌های مختلف است. در این مقاله، به مفهوم، فرایند، ابزارها و کاربردهای عملی خلاصه‌سازی هوشمند می‌پردازیم و نشان می‌دهیم چگونه می‌توان از محتوای طولانی به اینفوگرافیک‌های جذاب و پست‌های شبکه‌های اجتماعی با کیفیت و اعتبار بالا رسید.

تعریف و دامنهٔ خلاصه‌سازی هوشمند

خلاصه‌سازی هوشمند به فرایند استخراج نکات کلیدی و بازپروری محتوا به گونه‌ای می‌پردازد که معنای اصلی متن حفظ شده و اطلاعات مهم به شکل کوتاه، قابل فهم و قابل استفاده ارائه شوند. این فرایند می‌تواند از دو نوع اصلی باشد:

• خلاصهٔ استخراجی (Extractive): در این رویکرد، جملات مهم از متن اصلی استخراج و کنار هم چیده می‌شوند تا خلاصه‌ای کوتاه به دست آید. ساختار جمله‌ها تا حد زیادی حفظ می‌شود و خواننده با یک نسخهٔ مستقیم از متن مواجه می‌شود.
• خلاصهٔ عبارتی/تولیدی (Abstractive): در این روش، مدل‌ها با تولید جملات جدید و بازنویسی محتوا، خلاصه‌ای فراهم می‌کنند که می‌تواند با زبان طبیعی و روایی بهتری بیان شود. این نوع خلاصه ممکن است شامل ترکیبی از دانش واقعی و بازنمایی‌های تازه باشد و برای درک کلی مطلب مناسب است.

خلاصه‌سازی هوشمند ترکیبی از هر دو رویکرد را به کار می‌گیرد تا نتیجه‌ای هماهنگ، روان و با دقت بالا ارائه دهد. علاوه بر این، امروزه شاخص‌های باکیفیت مانند صحت اطلاعات، انسجام معنایی، توانایی انتقال هدف و سازگاری با مخاطب نیز برای ارزیابی خلاصه‌ها به کار گرفته می‌شوند.

انواع فرمت‌های خروجی برای محتوا

خلاصهٔ هوشمند تنها به تولید یک متن کوتاه محدود نمی‌شود. هدف اصلی، تبدیل محتوای طولانی به فرمت‌هایی است که در رسانه‌های مختلف قابل انتشار و درک آسان باشند. برخی از فرمت‌های رایج عبارتند از:

• اینفوگرافیک‌ها: شاخص‌های کلیدی به صورت نمودارها، آیکون‌ها و رنگ‌های مناسب ارائه می‌شود تا مفاهیم پیچیده به سرعت فهم شود. اینفوگرافیک‌ها برای ارائه گزارش‌های تحقیقاتی، خلاصه‌های کتاب، و تحلیل‌های داده‌ای مناسب‌اند.
• پست‌های شبکه‌های اجتماعی: متن‌های کوتاه همراه با تصویر یا نمودار، مناسب برای پلتفرم‌هایی مانند اینستاگرام، توییتر/X، لینکدین و تیکتاک. سبک نگارش باید جذاب، مختصر و دارای یک پیام واحد باشد.
• عنوان‌ها و تیترهای راهنما: برای معرفی مطالب طولانی به مخاطبان هدف، تیترهای گیرا و توضیحات مختصر ارائه می‌شود که نیاز به کلیک‌پذیری بالا دارند.
• سیناپس یا بروشور خلاصه: نسخهٔ چاپی یا دیجیتال با بخش‌های مشخص برای مطالعهٔ سریع در جلسات کارائی و آموزش.
• اسکریپت‌های ویدئویی یا پادکست‌‌های کوتاه: برای تبدیل خلاصه به محتوای صوتی/تصویری که مخاطبان را در مدت زمان کوتاهی در جریان رویدادها و نکات کلیدی قرار می‌دهد.

هر فرمت نیازمند مدل‌سازی خاصی است: از تغییر طول جملات و ساده‌سازی واژگان گرفته تا انتخاب تصاویر و طراحی گرافیکی که با محتوای خلاصه هم‌خوانی و هم‌ارزشی داشته باشند.

چرخهٔ کار خلاصه‌سازی هوشمند

برای پیاده‌سازی موفق خلاصه‌سازی هوشمند، معمولاً یک چرخهٔ منسجم و تکرارشونده دنبال می‌شود. در ادامه یک مدل استاندارد ارائه می‌شود که می‌تواند به عنوان راهنما عمل کند:

• ۱. تعریف هدف و مخاطب: مشخص کنید خلاصه برای چه هدفی است (آموزش، تصمیم‌گیری، فروش)، و مخاطبان اصلی چه کسانی هستند (دانشجویان، مدیران، عموم مردم). این تعیین به انتخاب سبک و سطح جزئیات کمک می‌کند.
• ۲. جمع‌آوری و پیش‌پردازش محتوا: متن یا داده‌های اصلی را جمع‌آوری کنید و با حذف حواشی غیرضروری، تنظیم ساختار پاراگراف‌ها و حذف اطلاعات پرت، کیفیت ورودی را بالا ببرید.
• ۳. انتخاب رویکرد خلاصه‌سازی: تصمیم بگیرید که از رویکرد استخراجی، عبارتی یا ترکیبی استفاده می‌کنید. این تصمیم به ماهیت محتوا و هدف نهایی بستگی دارد.
• ۴. تولید خلاصه اولیه: با استفاده از مدل‌های NLP، خلاصه‌ای اولیه با کیفیت ردیابی شده تولید کنید. در این مرحله ممکن است چند نسخه با سبک‌های مختلف خروجی ایجاد شود.
• ۵. بازبینی و بهبود: خلاصه تولیدشده با معیارهای کیفی مانند انسجام، صحت و وضوح بررسی و اصلاح می‌شود. در همین مرحله می‌توان از بازخورد کاربران یا متخصصان محتوا استفاده کرد.
• ۶. تبدیل به فرمت‌های گرافیکی: با توجه به فرمت هدف (اینفوگرافیک، پست اجتماعی)، کلیدواژه‌های کلیدی را به المان‌های بصری تبدیل کنید: نمودارها، آیکون‌ها، رنگ‌ها، خطوط ارتباطی.
• ۷. اعتبارسنجی و کنترل کیفیت: صحت فکت‌ها، ارجاع به منابع، و انسجام پیامی را بررسی کنید. این مرحله به حفظ اعتماد مخاطب کمک می‌کند.
• ۸. انتشار و اندازه‌گیری بازخورد: پلتفرم مناسب را انتخاب و نتایج را اندازه‌گیری کنید. بازخورد مخاطبان برای بهبود مراحل بعدی اهمیت دارد.

فناوری‌های کلیدی در خلاصه‌سازی هوشمند

دو دستهٔ عمده از فناوری‌ها در این حوزه نقش کلیدی ایفا می‌کنند:

• مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) مانند GPT و سایر مدل‌های تکامل‌یافته که می‌توانند متن طولانی را به زبان طبیعی خلاصه کنند یا با بازنویسی دقیق، محتوای اصلی را حفظ کنند. این مدل‌ها به‌خصوص در تولید خلاصه‌های abstractive و تبدیل آن‌ها به فرمت‌های گرافیکی یا متنی برای پلتفرم‌های مختلف کاربرد دارند.
• مدل‌های استخراجی و ابزارهای ترکیبی برای استخراج نکات مهم از متن، استخراج جملات کلیدی، یا جداسازی مفاهیم اصلی. ابزارهای ترکیبی معمولاً با بهره‌گیری از مدل‌های استخراجی برای بخش اولیه و سپس بازنویسی abstractive برای بهبود روانی متن کار می‌کنند.

علاوه بر این، الگوریتم‌های تقطیع متن، طبقه‌بندی موضوعی، تشخیص روابط مفهومی و تحلیل احساسات می‌توانند به بهبود کیفیت خلاصه و هماهنگی با هدف نهایی کمک کنند.

راهنمایی عملی برای تبدیل محتوای طولانی به فرمت‌های قابل انتشار

برای هر فرمت، چند رویکرد عملی وجود دارد که می‌تواند به بهبود سرعت کار و کیفیت خروجی کمک کند:

• اینفوگرافیک:
  • کاهش دامنه محتوا به ۵ تا ۷ نکته کلیدی با استفاده از نمودارهای ساده (بار، دایره‌ای، خطی).
  • استفاده از یک روایت بصری با یک موضوع مرکزی و ۱-۲ پیام ثانویه.
  • انتخاب رنگ‌های محدود با تضاد کافی برای خوانایی و دسترسی‌پذیری.
• پست‌های شبکه‌های اجتماعی:
  • برای هر پست، یک پیام اصلی، ۲-۳ نکته پشتیبان و دعوت به اقدام مشخص مشخص کنید.
  • اگر پست طولانی است، از نسخهٔ خلاصه به عنوان کپشن استفاده کنید و به محتوای کامل لینک دهید.
  • تصویر یا ویدئوی همراه باید گویای پیام باشد و از نظر اندازه و نسبت تصویر با پلتفرم سازگار باشد.
• عنوان‌ها و تیترها:
  • عنوانی کوتاه، گیرا و حاوی کلمهٔ کلیدی باشد؛ از واژگان فعال استفاده کنید.
  • تیترهای فرعی به صورت سوالی یا محوردهندهای باشند تا کنجکاوی مخاطب را برانگیزند.
• استفاده از مثال و داده:
  • برای خلاصه‌های مرتبط با داده‌ها، نمودارهای ساده یا اعداد کلیدی را به طور قابل تحویل نشان دهید.
  • به هر رقم مهم ارجاع منبع بدهید تا اعتبار مطلب حفظ شود.

اصول طراحی اینفوگرافیک برای خلاصه‌سازی محتوا

اینفوگرافیک‌ها باید هم از نظر زیبایی‌شناسی و هم از نظر کارکردی بهینه باشند. در ادامه مهم‌ترین اصول طراحی را مرور می‌کنیم:

• ساده‌سازی مفهوم: از پیچیدگی‌های غیرضروری دوری کنید و فقط عناصر کلیدی را نمایش دهید.
• تناسب و تعادل: از نسبت‌های درست بین متن و تصویر استفاده کنید تا خوانایی حفظ شود.
• رنگ و روشنایی: ترکیب رنگ‌ها باید با هدف و مخاطب هم‌خوانی داشته باشد و دسترسی‌پذیری را هم حفظ کند.
• یادگیری بصری: استفاده از نمادها و آیکون‌های شهودی به جای توضیحات طولانی.
• سازگاری با برند: در طراحی از ستون‌های برند، فونت و سبک تصویری سازمانی استفاده کنید تا انسجام ایجاد شود.
• شبکهٔ بافتی: طراحی باید از شبکهٔ معقولی برای جایگیری المان‌ها پیروی کند تا چشم مخاطب به راحتی حرکت کند.

اصول نگارش برای خلاصه‌سازی هوشمند متن

نگارش خلاصه باید روشن، دقیق و بدون ابهام باشد. نکات کلیدی زیر را در نظر بگیرید:

• دسترس‌پذیری: استفاده از زبان ساده، اجتناب از اصطلاحات پیچیده یا تعریف‌های طولانی که ممکن است مخاطب را گمراه کند.
• دقیق بودن: صحت فکت‌ها و نتیجه‌گیری‌ها را با منابع معتبر یا مراجع ذکر کنید.
• انسجام: پیوستگی منطقی بین جملات حفظ شود تا خواننده با جریان محتوا همراه شود.
• ایجاد فضای خوانش: با جمله‌های کوتاه و پاراگراف‌های منظم کار خوانا بودن را افزایش دهید.
• سبک متناسب با پلتفرم: برای پست‌های شبکه‌های اجتماعی، لحن کوتاه و اقدام‌گرایانه را ترجیح دهید؛ برای گزارش‌های رسمی یا آموزشی، لحن حرفه‌ای‌تر را نگه دارید.

معیارهای ارزیابی کیفیت خلاصه‌سازی

برای تضمین کیفیت خروجی‌های خلاصه، باید از معیارهای کمی و کیفی استفاده کرد:

• دقت (Accuracy): آیا خلاصه واقعاً نکات کلیدی را با صحت منتقل می‌کند؟ آیا اطلاعاتی اضافه یا ناسازگار وجود دارد؟
• انسجام (Coherence): آیا جملات به‌طور منطقی به هم مرتبط‌اند؟ آیا مخاطب می‌تواند یک رویداد یا نتیجه را به راحتی دنبال کند؟
• کلیت‌گرایی (Coverage): آیا نکات مرکزی متن به اندازه کافی پوشش داده شده‌اند یا نکتهٔ مهمی از دست رفته است؟
• خوانایی (Readability): طول جملات، سطح واژگان و روشنایی بیانی چگونه است؟ آیا متن برای مخاطب هدف قابل فهم است؟
• دقت فکت و احتمال فیکته (Fact-checkability): آیا داده‌ها و اظهارات قابل پیگیری به منابع معتبر هستند؟
• فهرست منابع و ارجاعات: در خلاصه‌های abstractive، آیا ارجاعات لازم به منابع اصلی داده یا مطلب ارائه می‌شود؟

ارزیابی فنی و اندازه‌گیری‌های خودکار

برای سنجش شیوهٔ کارایی خلاصه‌سازی، می‌توان از معیارهای خودکار نیز استفاده کرد. برخی از این معیارها عبارتند از:

• ROUGE: مقایسهٔ خلاصه با خلاصه‌های مرجع برای اندازه‌گیری شباهت‌های واژگانی و معنایی.
• BLEU: به‌طور گسترده در ترجمهٔ ماشینی استفاده می‌شود و می‌تواند برای ارزیابی خلاصه‌های abstractive نیز مفید باشد.
• BERTScore: با استفاده از شباهت معنایی مبتنی بر مدل‌های زبان قدرتمند، ارزیابی بهتری از انسجام و نزدیکی معنایی ارائه می‌دهد.
• سنجش صحت فکت: با استفاده از منابع معتبر یا موتورهای جستجو، صحت اطلاعات اصلی را بررسی کنید.

چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی در خلاصه‌سازی هوشمند

هر فناوری تازه‌ای با خود ملاحظاتی به همراه دارد. در خلاصه‌سازی هوشمند، چند چالش اصلی وجود دارد:

• حفظ دقت و جلوگیری از تحریف: مدل‌ها ممکن است به‌ویژه در خلاصه‌های abstractive، معنای اصلی را به نحوی تغییر دهند که برداشت اشتباهی ایجاد شود. یکی از رویکردها برای مقابله، استفاده از بازبینی انسانی یا ترکیب با روش‌های استخراجی است.
• منابع و اعتبار: وقتی خلاصه‌ها به صورت abstractive تولید می‌شوند، نسبت به منابع اصلی باید ارجاع یا توضیحی ارائه شود تا اعتماد مخاطب حفظ شود.
• حقوق نشر و حفظ مالکیت محتوا: در استخراج و بازنویسی محتوا باید به حقوق مؤلفان و منابع اولیه احترام گذاشته شود.
• دسترس‌پذیری: طراحی‌هایی که برای معلولان قابل استفاده باشند، بخش مهمی از مسئولیت اخلاقی است. استفاده از رنگ مناسب، متن قابل خواندن و پروتکل‌های دسترسی‌دهنده ضروری است.
• سوگیری و نمایندگی: مدل‌ها ممکن است به مرور سوگیری‌های موجود در داده‌های آموزشی را تقویت کنند؛ این موضوع باید با طراحی‌های دقیق داده‌ای و بررسی‌های انسانی کنترل شود.

ابزارها و منابع پیشنهادی برای پیاده‌سازی

برای پیاده‌سازی فرایند خلاصه‌سازی هوشمند، ابزارهای مختلفی در دسترس هستند. برخی از ابزارهای کلیدی عبارتند از:

• ابزارهای مدل‌های زبانی بزرگ: کلادهای پردازش زبان، پلتفرم‌هایی مانند OpenAI، Cohere، Google Vertex AI و سایر مدل‌های زبانی عمومی یا تخصصی که امکان تولید خلاصه‌های abstractive یا استخراجی را فراهم می‌کنند.
• ابزارهای استخراجی/بازنویسی: کتابخانه‌های NLP که برای استخراج جملات کلیدی یا بازنویسی متون قابل استفاده‌اند؛ به‌عنوان مثال برخی کتابخانه‌ها برای جداسازی مفاهیم و گام‌های جمع‌آوری داده مناسب‌اند.
• ابزارهای طراحی گرافیک: ابزارهایی مانند Canva، Illustrator، یا Figma که برای طراحی اینفوگرافیک‌ها و گرافیک‌های چاپی و دیجیتال کاربردی هستند.
• ابزارهای اعتبارسنجی فکت: ابزارهای وب برای بررسی صحت مقالات و داده‌ها، یا پیاده‌سازی سیستم‌های کنترل منابع در جریان کار.

نمونه‌های کاربردی در زمینه‌های مختلف

خلاصه‌سازی هوشمند در صنایع و زمینه‌های مختلف می‌تواند به صورت قابل توجهی کارایی را افزایش دهد. برخی از کاربردهای رایج عبارتند از:

• تحقیقات علمی: خلاصه مقالات پژوهشی طولانی به شکل خلاصه‌های دو تا سه صفحه‌ای برای پژوهشگران یا دانشجویان، با تاکید بر روش‌ها، داده‌ها و نتایج کلیدی.
• گزارش‌های مالی و بازار: استخراج نکات از گزارش‌های سالانه و پیاده‌سازی در قالب اینفوگرافیک‌های قابل اشتراک در شبکه‌های اجتماعی و داشبوردهای مدیریتی.
• آموزش و تدریس: تولید خلاصه‌های درس و نکات کلیدی به همراه نمودارهای آموزشی برای دانش‌آموزان و دانشجویان و همچنین پادکست‌های کوتاه.
• بازاریابی و تولید محتوا: تبدیل مطالعات بازار و گزارش‌های کمپینی طولانی به پست‌های جذاب و گرافیک‌های قابل انتشار در شبکه‌های اجتماعی.

برندینگ، اعتبار و دسترسی

در فرایند خلاصه‌سازی هوشمند، حفظ برندینگ و اعتبار منابع از اهمیت بالایی برخوردار است. برای این منظور می‌توانید از رویکردهای زیر استفاده کنید:

• ارجاع معتبر: در خلاصه‌های abstractive، ارجاع به منابع اصلی یا اضافه کردن لینک‌های معتبر به منابع، اعتماد مخاطب را تقویت می‌کند.
• یکپارچه‌سازی با برند: رنگ‌ها، فونت‌ها و سبک نگارش باید با دستورالعمل‌های برند مطابقت داشته باشد تا پیام به‌روشنی به مخاطبان منتقل شود.
• دسترسی‌پذیری: رعایت نیازهای دسترسی‌پذیری (contrasts مناسب، متن قابل خواندن، توصیف صوتی، توضیحات جایگزین) برای همهٔ مخاطبان ضروری است.

راهنمایی برای تولید و انتشار پست‌های شبکه‌های اجتماعی با خلاصه‌های هوشمند

برای پلتفرم‌های شبکه‌های اجتماعی، خلاصه‌های هوشمند باید به شکلی طراحی شوند که بتوانند در قالب‌های کوتاه با قابلیت تعامل بالا ارائه شوند. چند راهکار عملی:

• هر پست یک پیام واحد: از ایجاد چند پیام متناقض خودداری کنید. یک پیام اصلی، دو پیام پشتیبان و دعوت به اقدام واضح ارائه دهید.
• هندسهٔ محتوا: از قالب‌های استاندارد هر پلتفرم استفاده کنید (عنوان کوتاه، کپشن کوتاه، استفاده از هشتگ‌های مرتبط).
• زمان‌بندی انتشار: با توجه به عادات مخاطب هدف، ساعات مناسب برای بیشترین بازخورد را شناسایی کنید. آزمون A/B در بازه‌های زمانی مختلف می‌تواند بهینه‌سازی کند.
• تعامل و بازخورد: پاسخ‌دهی سریع به نظرات، استفاده از سوالات برای افزایش تعامل و ایجاد جامعهٔ کاربر محور.

ملاحظات عملی برای تیم‌های محتوا و داده

برای تیم‌های محتوا و داده، هماهنگی و فرایندهای مشخصی می‌تواند به موفقیت پروژهٔ خلاصه‌سازی کمک کند:

• فرآیند بازبینی چندمرحله‌ای: خلاصهٔ ماشینی به همراه بازبینی انسانی، و بازخورد به مدل برای بهبود خروجی‌ها.
• مدیریت منابع: فهرست منابع به کار رفته در خلاصه و ارجاعات را نگهداری کنید تا در صورت نیاز به راحتی قابل استناد باشند.
• نگهداری از نسخه‌ها: نگهداری از نسخه‌های خلاصه با تاریخ و هدف انتشار برای رهگیری تاریخی و به‌روزرسانی‌ها.

آیندهٔ خلاصه‌سازی هوشمند

در آینده، انتظار می‌رود که ترکیب میان‌رشته‌ای بین متن، تصویر و ویدئو با توجه به فهم کاربر و زمینهٔ مصرف محتوا قدرتمندتر شود. برخی روندهای احتمالی عبارتند از:

• چندرسانه‌ای چندوجهی: ترکیب محتواهای متنی با تصاویر، نمودارها، ویدئوها و واقعیت افزوده برای ایجاد تجربهٔ تعاملی‌تر.
• بازخورد مبتنی بر کاربر: استفاده از بازخورد کاربران برای بهبود مداوم کیفیت خلاصه‌ها و سازگاری با ترجیحات مخاطبان.
• خلاصه‌های شخصی‌شده: ارائهٔ خلاصه‌های با سطح جزئیات مختلف بسته به سطح دانش و نیازهای فردی مخاطبان.
• هوش اخلاقی و فکت‌چکینگ: استفاده از ابزارهای معتبر برای تضمین صحت و کاهش احتمال انتشار اطلاعات نادرست.

نتیجه‌گیری

خلاصه‌سازی هوشمند فراتر از یک ابزار صرفا فنی است؛ یک روش سازمانی برای مدیریت گرانمایه‌ترین دارایی‌های ما یعنی دانش و محتواست. با ترکیب تکنیک‌های NLP، مدل‌های زبانی بزرگ، و طراحی رابط کاربری مناسب، می‌توان محتوای طولانی را به قالب‌هایی تبدیل کرد که برای هر مخاطب در هر پلتفرم قابل فهم باشد. این فرایند در تصاویر گرافیکی، پست‌های شبکه‌های اجتماعی، و دیگر فرمت‌های محتوا به شکل هم‌زمان می‌تواند بازخورد بهتری ایجاد کند و به شرکت‌ها، دانشگاه‌ها، و تیم‌های آموزشی کمک کند تا پیام خود را با وضوح و تاثیر بیشتری منتقل کنند. در نهایت، موفقیت در خلاصه‌سازی هوشمند به ترکیبی از فناوری، هنر طراحی و اخلاق حرفه‌ای بستگی دارد: حفظ صحت، رعایت حقوق، و ارائهٔ محتوای جذاب و کارآمد برای مخاطبان هدف.

نمونهٔ اقدام‌گام برای اجرای پروژهٔ خلاصه‌سازی هوشمند در سازمان شما

در پایان، یک فهرست اقدام‌گام برای پیاده‌سازی موفق می‌تواند مفید باشد:

• تعریف هدف: تشریح هدف از خلاصه‌سازی در سازمان شما و مخاطبان هدف.
• تعیین معیارهای کیفیت: مشخص کردن معیارهای دقت، انسجام، و دسترسی که خلاصه‌ها باید به آن‌ها پاسخ دهند.
• انتخاب ابزار: بر اساس نیازها، مدل‌های زبانی بزرگ، ابزارهای طراحی گرافیک و فهرست منابع را انتخاب کنید.
• پیاده‌سازی فرایند: ایجاد یک فرایند کارآمد با مراحل جمع‌آوری داده، تولید خلاصه، بازبینی و انتشار.
• آزمایش و بهبود: انجام آزمایش‌های A/B و جمع‌آوری بازخورد برای بهبود مداوم.
• گزارش و یادگیری: ثبت عملکرد، درس‌های آموخته شده و به‌روزرسانی‌های دوره‌ای.